【摘 要】人工智能正在从1.0走向2.0，主要有三个方面的具体原因：一是社会产生了新的需求，二是信息环境发生了巨大变化，三是人工智能的基础和目标发生了变化，当然总的原因是人类社会结构从物理空间—社会空间的二元结构转变为物理空间—社会空间—信息空间的三元结构。人工智能2.0包括五个方面的基础研究：大数据智能；群体智能；跨媒体智能；人机混合增强智能；自主智能系统。目前人工智能2.0技术已经初露锋芒，对教育将产生多方面的影响：大数据智能将使个性化教育获得极大支持；跨媒体学习将取得很大的进展；終身学习将得到智能化的支持；数字图书馆建设将转变为智能图书馆建设；队伍组织和人才培养将成为新一代人工智能战略实施过程中极为重要的两个关键因素。

【关键词】 人工智能2.0；大数据智能；群体智能；跨媒体智能；人机混合增强智能；自主智能系统；个性化教育；跨媒体学习；终身学习；智能图书馆；人才培养

【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x（2018）5-0005-5

一、人工智能走向2.0

人工智能的概念是1956年在美国达特茅斯学院（Dartmouth College）确立的，是指让计算机像人那样思考、学习和认知，即用计算机来模拟人的智能。从20世纪70年代开始，人工智能形成了比较稳定的研究和应用领域，即机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、机器学习、机器人等。这些应用领域都是模拟人尤其是专业工作者的能力，比如逻辑推理能力、自然语言理解能力、问题求解和知识表达能力以及搜索能力等。

到2015年，中国工程院研究了多个领域的重大咨询项目，比如智能城市、智能医疗、智能制造以及各种科技知识中心，在研究过程中发现这些问题的解决最后都聚焦到人工智能技术的发展，如果人工智能得不到新的发展就没有办法解决这些问题。因此，中国工程院建议国家关注人工智能的一大变化，即人工智能不仅会取得面的大发展，而且会实现质的升级，从1.0走向2.0。原因包括以下三个方面：

1. 社会产生了新的需求

这些需求包括智能城市、智能医疗、智能交通建设，以及智能游戏、无人驾驶、智能制造和智能学习等。所有这些问题都需要人工智能去解决，但这些具体问题在前60年人工智能所涵盖的七大领域中大部分都没有包含其中。

2. 信息环境发生了巨大变化

60年前的信息环境是很多人围绕一台计算机进行工作，而现在一个人已经可以拥有很多台计算机，不但如此，人们还有互联网、移动计算、超级计算、可穿戴设备、云计算、网上数据、万维网、搜索引擎等新的技术和设备。信息环境发生了巨大的变化。在此基础上，应该产生新的人工智能。所以，新一代人工智能不仅仅是让一台计算机变得更聪明，更重要的是让周围的信息环境共同变得更聪明。

3. 人工智能的基础和目标发生了变化

人工智能的基础是数据驱动，而现在出现了各种各样不同的新的数据，如大数据、多媒体数据、传感器网数据、AR/VR数据等。而且很多人工智能专家认为，计算机在某些专门领域将变得很聪明，甚至在很多领域将可以超过人，阿尔法围棋（AlphaGo）就证明了这一点。但计算机的聪明和人的聪明并不一样，这是两类不同的聪明。虽然技术发展很快，但技术的智能和人的智能在功能上既有许多重合的方面，也有更多不重合的方面。因此，更好的方法是研究如何把人的智能和机器的智能结合在一起，从而产生更强大、更优秀的智能来为人类服务。

从这三个方面来看，人工智能必定迈向新一代，即从1.0迈向人工智能2.0时代。

党和国家主要领导对中国发展人工智能2.0的建议十分重视，中国政府在2017年7月20日发布了一项规划——《新一代人工智能发展规划》。更深入地分析，人工智能之所以走向2.0，除上述三方面原因外还有一个总的原因：世界正在发生重大变化。之前人类社会是二元空间，即物理空间和社会空间。自然界早在人类出现以前就存在，称之为物理空间；人类出现以后，人们相互交往构成社会空间。人们将这两个空间称为P（Physics）空间和H（Human Society）空间。近年来，信息空间迅速壮大，二元空间变成三元空间，增加了一个C（Cyber）空间，即C、P、H三个空间。这个信息空间是怎么形成的呢？

50年以前，尽管当时也有很多信息源，比如书籍、会议、媒体，例如电视、广播、计算机等，但所有这些信息都来自于人类社会。人们把这些信息连在一起，于是有了互联网、移动通信和搜索引擎，但即使到了这一步，这些信息还是主要来自于人类社会。

现在人们发送了很多卫星上天；在城市里安装了很多摄像头，用来监控城市的安全，包括交通安全、人的安全、环境的安全等；还安装了很多传感器，用以监测空气质量和各地的生产情况。这些信息并非来源于人类，而是直接来源于物理世界，物联网的产生更使得这些信息增加得越来越快。于是，人类进入了一个新的时代——大数据时代。大数据时代的根本特征是信息快速膨胀，人类无法用原有手段和方法处理周围快速增长的信息。大数据时代的好处是有很多数据，坏处是人类已经没有办法认识这么多数据。比如摄像头传回来的数据人们最多能利用其中的5%，其他很多信息来不及得到处理，但实际上其中包含了大量知识。所以大数据必然要走向大知识，只有这样它才能促使人类的认识和控制能力发生巨大变化。

从二元空间到三元空间的变化不仅体现为上述具体事例，更重要的是，这一变化给人类带来了新的认知通道、新的计算和新的知识门类。在P和H二元空间时代，人类社会在了解物理空间的过程中产生了各种各样的信息和知识，称为自然科学。人类要去改造物理空间，把所有这些有关改造物理空间的知识叫作工程技术。除此以外，人们还要了解人类社会自身，也产生了很多知识，称其为社会科学。这三者是人类知识的总和。

现在信息空间发展壮大，人类在了解物理空间时除了亲自进行观测、做实验，亲身到物理空间去进行原有的各种各样的科学活动外，人们还可以通过信息空间，用传感器、物联网、多媒体信息以及人机交流等方式了解物理空间。通过这些方式，人类就可以看得比以前更多、更远、更透彻。比如人们可以同时看到多个十字路口的交通细节和整个城市的交通状况，这两类变化的信息同时呈现在面前，甚至可以同时去比较多个城市。人们可以在很多地方同时监测空气污染的变化，把这些密集而变化的数据与天气的变化、车流的变化、企业生产运行的变化结合在一起，同步分析推理，从中将发现很多新的规律。这些对物理空间的新的了解是过去人类所无法达到的。

类似的，人类还可以通过信息空间去改造物理空间，例如无人车、无人飞机、无人船等，今后还会有大量自主智能设备被研制出来。人类通过信息空间，还可以以新的方法来进一步了解人类自身，如更准确认识人的购物行为、娱乐行为、保健行为、经济行为、社交行为等。因此，估计下一次我国进行人口普查，大概只需要很少的人、很短的时间就够了。这不是空想，大数据智能技术完全可以做到。

我们将看到，在三元空间的世界里，不仅人工智能会发生巨大的变化，计算机技术会发生巨大的变化，实际上信息空间的出现为所有自然科学、工程技术、社会科学都提供了新的途径和方法，因为它提供了新的信息流动。进而还会出现很多新的学科门类，例如对各种复杂巨系统的研究。

比如研究整个城市是如何运行的。城市已经出现了很多年，中国最早的城市的证据最近被发现是五千余年以前的良渚古城，位于浙江杭州附近。尽管城市的存在已经有漫长的历史，但人们对一个城市的运行规律并不完全清楚。例如，过去都以为，对一个城市进行了规划，政府严格执行，这个城市就这么布局运行了，后来发现并非如此。城市的布局与运行是城市规划决策者作为一方，市民和企业家作为另外一方，互相作用和调节的结果。城市规划的基础是对城市这个复杂系统的发展预测，不仅是物理规划、经济发展规划，它和交通、医疗、教育系统等都会产生复杂的互动。环境生态以及健康医疗等领域也是如此。所有这些系统都是科学问题+工程问题+社会问题，形成了复杂的巨系统。过去的学科与数据分割限制了对此进行研究，而在新的三元空间中则可以对此进行新的研究。中国《新一代人工智能发展规划》提出人工智能走向2.0就是在这样的形势下确立的。规划提出了五个方面的基础研究：①大数据智能。大数据基础上人工智能怎么变化。②群体智能。怎么用互联网把很多计算机、很多人组织在一起形成综合智能。③跨媒体智能。把听觉的、视觉的、嗅觉的、触觉的、图形的、图像的等不同的数据和知识综合在一起形成新智能。④人机混合增强智能。人机混合，通过更有效的人机交互技术与系统提供增强的智能。⑤自主智能系统。让各种机械装备具有感知、推理和自主（可控的）能力，更好地为人类完成各种各样的任务，比如汽车、飞机、轮船、数控机床、注塑机、挖土机等都能自动完成所规定的任务。

二、人工智能2.0技术已经初露锋芒

人工智能技术走向2.0已经表现出很多迹象，尽管刚刚开始，但是非常引人注目。

端倪1：大数据智能已经出现。典型例子就是阿尔法围棋（AlphaGo）在与人类下围棋的过程中采用的智能技术。在棋类以外，感知领域也已经有很多类似的计算机程序。

端倪2：群体智能已经引起科学家的关注。《科学》（Science）杂志在2016年1期发表了《群智之力量》一文，研究了群体智能的三种工作方式。群体智能目前已经得到应用。例如美国普林斯顿大学采用群体智能的方法认识视觉神经的功能。视觉神经束的结构通过显微镜已经揭示出来，但是无法定位这些神经各有什么功能。研究者在网站上动员了145个国家的16万多名专家及志愿者一起标记视觉神经的功能，形成人类到目前为止对视觉神经最清晰的认知。

端倪3：人机一体化技术已经引入了一些混合智能。这些技术已经开始应用，而且应用效果很好。例如外骨骼系统，机械系统随臂而动，而手臂的力量可以有十几倍的增强。著名的达·芬奇外科手术刀也是人和机械手的协动操作，很多医生反映它可以使外科手术更加精确。当然也有医生反映它还有一些不足，对这些缺点加以改进后使用效果会更好。

端倪4：跨媒体智能已经开始兴起，某些应用已经产生了发人深省的效果。比如在游戏领域，游戏“精灵宝可梦”（Pokemon Go）在实时的视频中加上动画，玩家可以在街头等自然环境中捕捉虚拟的宠物小精灵，是个非常创新的游戏。此外，现在跨媒体技术也已经用于把照片变成油画、变成国画等各种各样的艺术创作工具。

端倪5：无人系统迅速发展。人工智能原来聚焦在研发机器人上，但用机器模拟人远不如让机器拥有自己的智能来得更加有效。无人汽车展示的就是这样，应该让它跑得更智能，而不是去模拟人的双腿。应该让机器在工作中拥有更好的感知、更好的判断和更好的规划。

三、人工智能2.0对教育的影响

人工智能2.0对教育的影响将是广泛而深入的。

1. 大数据智能會使个性化教育获得极大的支持

学生在学习时留下了很多踪迹，比如做练习题、测验的情况，历年的学习成绩，听课时的表情，平时的兴趣爱好，以及家庭和朋友圈的环境，等等。所有这些数据加在一起，可显示出每一个学生学习的情况都是有其特殊性的。而现在的教学系统只能对全班学生进行同样进程与内容的教育，一个班进行进度划一的学习，学生一旦掉队就很难跟上。现在很多商业领域的技术，比如游戏、电商、搜索的平台提供者都在为他们的用户进行“画像”，即个性特征归纳提取。比如游戏就在研究该游戏中玩家的心理状态、游戏水平、习惯、爱好，由此对玩家提出建议，比如建议玩家买什么“武器”、找什么朋友、和谁竞争进行游戏等，这个技术称为“用户画像”。今后技术的发展一定可以做到为每个学生进行学习画像。当然，校长也可以为每位教师进行教学画像，可以知道他的才华最集中体现在哪个方面。通过画像，可以知道学生现在最大的困难和优势是什么，他应该向什么方向发展，这会使得学生的才华得以发展，不足及时改善，从而为学生制定个性化的教育方案，而且这个教育方案能够随着大数据的进一步充实而不断得到修正。

我们已经看到，现在很多商业人工智能技术可以转化为教育应用。但是，我们也要看到，这种用软件对行为数据进行分析与反馈，进而对用户进行引导的技术如果使用不当，也会有它的片面性。有些专家指出，如果用户喜欢哪一类新闻，就专门把这类新闻播给用户看；用户喜欢哪一类消息，就把这类消息推送给用户，最后用户会越来越偏激。今后在使用大数据进行个性化教育时便要防止这样的倾向。人工智能出现有好处，但也会有不足，需要制定各种各样的规则，让它更好地为人类服务，就像汽车出现人类要制定交通规则一样。

2. 跨媒体智能会有效地提高学习效率与兴趣

跨媒体智能将会在学习方面取得很大的进展。人的思维与感知紧密联系在一起。人们在读书时读到“苹果”，脑子里就会出现苹果的形象、味道、咬下去的声音等，这是人类在形成“苹果”的文字概念时整合进去的形象信息。这也说明人们头脑中的概念是由文字、视觉信息、听觉信息、味觉信息、触觉信息等综合在一起，即跨媒体而形成的。心理学称之为心象。概念实际上是形象思维和逻辑思维协同的结果。

前60年的人工智能在处理多媒体信息时都是分开处理的，如模式识别能够分别处理视觉信息、听觉信息、触觉信息等。人工智能2.0就要深入开展对跨媒体智能的研究。原来使用的教材也主要是用文字来描述知识的。这样的教材当然存在不足，因此除文字以外，教师要进行讲解，要配插图，还要组织学生去参观，要做各种各样的实验等，这些实际上是在学生形成概念时给他们创造一个跨媒体的认知环境，使得他们形成更完整的概念。仅靠单一媒体进行教学往往是很低效的，因此，跨媒体教学将是提高教学效果的有力武器，对儿童的教学尤其如此。

现在各种各样的工具已经出现了。譬如说将课本从原来的语言字符变成超文本课本是有可能的。现在超文本技术已用于计算机网络搜索，将来可以应用到课本里。又如增强现实（AI）产品对幼儿的教学会有非常大的提高作用。例如一款教儿童编程的应用软件已经在销售了。教儿童编程是很困难的，这款应用软件就以形象的办法培养儿童形成编程的逻辑思想方法。通过增强现实技术，儿童可以通过自己摆积木的程序去完成一段动画的制作。在这样的学习过程中，儿童可以愉快地将形象思维与难度很高的逻辑思维联结起来而成功接受训练。

3. 终身学习将得到智能化的支持

终身学习的重要性日益被全社会所认可。终身学习不但内容重要，形式也很重要。终身学习不可能依靠学校教育的方式来实现。而且现在学生的学习方式也已经逐渐从单纯课堂听课转向听教师授课与从网上汲取知识同时进行，这种混合学习已经成为一种趋势。因此，自学的方式非常重要。终身学习主要是学习者带着问题的学习。学习者的问题包括工作的问题、形势变化的问题、健康的问题、理财的问题、兴趣爱好的问题等，这些都将导致学习行为，而对于这类学习来说原有的学校教材并不适用。

终身学习应该是一种自主驾驶式的学习，即根据自己的学习基础、需要解决的问题以及希望达到的目标，选择一条适合自己特点的学习路径。对于这种学习方式，应该如何向学习者提供支持？让学习者看大量的教材吗？这是不可能的。因此，人工智能2.0应为终身学习者提供适应主动驾驭的、知识密集的智能化教材服务。

4. 从建设数字图书馆变成建设智能图书馆

现在我们国家正在把传统大学图书馆建设成为数字图书馆，教育部迈出了重要一步。中国工程院正在把这样的数字图书馆和工程数据库等相融合变成知识库。图书馆中的一本书往往由几十个乃至几百个知识点组成，这些知识点按作者的设计联结在一起就是一本教材。这个系统对于在学校里上学的学生是合适的，但很可惜，对终身教育多数并不合适，篇幅太长了，很多知识点不是学习者急需的。所以，希望能够根据学习者原有的学习基础、要解决的问题和学习目标，对各种知识点进行各种新的编排，使它们适合每一位学习者的需求，从而使自主式学习者能够又快又好地进行学习。

因此，在原有数字图书馆和知识库的基础上，图书馆一定会走向智能图书馆。智能图书馆向读者出借的不是一本书，而是根据读者要解决的问题提供的知识点的链接系列，这个系列是实时按需编排给读者的。所以，人工智能可以在此基础上，帮助每个人制定学习规划，提供相应的学习内容，甚至介绍相应的专家教师。

上述只是一些例子。可以看出，人工智能在教育中的应用将是广泛而深入的。新一代人工智能在教育领域的应用是一项改造人类学习的宏大工程，迫切需要多个领域的科学家联合起来进行研究，包括人工智能、认知心理学、教育学、图书馆学，脑科学等，实际上这也是教育现代化的过程。

5. 在新一代人工智能战略实施的过程中，队伍组织和人才培育是两个极为重要的关键因素

当然，人工智能的发展也需要教育系统的支持。《新一代人工智能发展规划》专门提出，要在全国形成一支政府、企业和学校结合起来的人工智能攻关力量。现在的问题是，全国人工智能方向的学生，主要是硕士生和博士生，太少了。为加大人工智能人才培养和学科建设力度，建议国家快速将10～20所人工智能学术水平高的大学作为人工智能研发人才培养中心。每校每年专拨人工智能博士生、硕士生培养名额，使得若干年以后，我国人工智能研发人才每年可增加1，000名以上，快速形成一支重要的研發力量。同时，这种研发人才既要有人工智能本专业的人才，也要有人工智能和理、工、农、医、经管、人文结合起来的交叉型人才。现在也特别缺少这类人才，比如既懂人工智能又懂心理学的，既懂人工智能又懂经济学的，既懂人工智能又懂机械的，等等。还要对大量企业的管理者、总工程师进行人工智能知识的再培养。因此，强化人工智能人才培养是《新一代人工智能发展规划》顺利完成的当务之急。

此外，建议在有关省市建立一批新一代人工智能研究中心，推动人工智能在各个领域的研发与应用示范。人工智能走向2.0是全世界的一件大事，中国还要主动开展国际合作，建立合作平台，与全球有合作意愿的科技人员携手，共同应对各种挑战，共同推动人类走向更加美好的明天。

中国的信息化进程是沿着三个阶段在推进：第一阶段是数字化，第二阶段是网络化，第三阶段是智能化。产业和应用已经开始大步踏上第三阶段，科研、教育、教材也需要及时布局，有效地加以推进。

作者简介：潘云鹤，浙江大学教授，博士生导师，中国工程院院士（100088）。

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